性能预估

假设每 100 个看微博的人中有 1 人发布评论，发布评论的次数为：

250 亿*0.01=2.5 亿

发布评论的时间段与看微博的时间段基本重合，发布评论的平均 TPS 为：

2.5 亿*60%/(4*3600)≈10K/S。

非热点事件时的高性能计算架构

发布评论虽然与发微博相关性大，但其重要性低于发微博看微博，故可以拆分为单独服务。

使用多级负载均衡，完整 4 级负载均衡架构。

发布评论依赖登录状态，同时也与所评论微博相关，发布评论也有热点问题，因此不能使用哈希应当使用“轮询”或者“随机”算法。

10K/S 的 TPS 使用 25 台服务器。

热点事件时的高可用计算架构

由于评论并不要求实时显示，可应用写缓冲。看评论的访问量比看微博的稍低，但热点微博的评论内容同样也是热点，可应用多副本缓存。